Jan, 2024

热图像校准和修正的非配对循环一致对抗网络

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TL;DR本文介绍了一种提高当前航拍野火数据集质量的方法，旨在适应相机技术的进步，并提出了一种基于 CycleGAN 的流程以及一种新颖的融合方法，通过将配对的 RGB 图像作为属性调节器集成到两个方向的生成器中，从而提高了生成图像的准确性。
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发现论文，激发创造
  • 利用无人机捕捉的烟雾模式进行野火火焰时序分析的隐蔽检测

    本文提出了一种利用 RGB 相机和语义分割等技术实时探测被树木、烟雾、云等自然障碍物掩盖的野火的方法，并将此方法应用于无人机上以实现精准灭火。

    Jun, 2023

  • 前、主动、和后火灾管理中人工智能驱动的无人机系统的综合调查

    利用人工智能 (Artificial Intelligence) 和无人机 (Unmanned Aerial Vehicles) 技术，系统地综述了野火管理领域的最新技术，并重点讨论了无人机在火前、火中和火后阶段对野火的监测、管理和预测的作用。

    Jan, 2024

  • FUELVISION: 多模态数据融合和多模型集成算法用于野火燃料映射

    使用多个数据源和方法，通过 Landsat-8 光学图像、Sentinel-1 合成孔径雷达（SAR）图像、PALSAR SAR 图像和地形特征，预测和映射火灾燃料类型和分布。

    Mar, 2024

  • 具有服务质量保证的多无人机协同野火覆盖和跟踪规划

    我们提出了一种预测性框架，使无人机团队能够在协同场地覆盖和火灾跟踪方面进行合作，并提供概率性能保证。

    Jun, 2022

  • 基于深度学习的无人机应急响应航空影像分类

    本篇论文研究了利用无人机进行应急响应和灾害管理的自动化航空场景分类，提出了一个用于紧急响应的航空图像数据库（AIDER），并进行了现有方法的比较分析。通过该分析，开发出了一个轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，能够在嵌入式平台上高效运行，在需要的时候能够在灾难性事件中提供即时帮助。

    Jun, 2019

  • 无人机和神经网络用于搜救任务

    通过使用人工神经网络和监督学习的数据集，本论文提出了一种在无人机拍摄的航拍图像中检测感兴趣对象（包括汽车、人类和火灾）的方法，并结合经典图像处理技术和预训练的神经网络实现了数据集的辅助标注和数据扩增。最后，评估了不同神经网络的性能。

    Oct, 2023

  • 使用自主无人机在偏远地区监测野火

    本文提出了一种基于无人机的森林火灾监测系统，利用自主无人机提供比当前卫星图像、有人飞机和远程控制无人机更快的监测服务。为了实现这个目标，我们提出了一个分布式领导者 - 跟随者联盟形成模型，它能够聚集一组无人机，共同覆盖指定的监测领域。通过模拟实验，验证了该系统在不需要互相通信的情况下，性能接近于中央优化系统。

    Apr, 2019

  • 无人机网络实时野火检测的硬件加速

    本研究旨在开发一种实时图像分类和火灾分割模型，通过对 Jetson Nano P3450 的硬件加速以及 TensorRT 的影响进行综合研究，以在无人机 (UAV) 的计算和能量约束下提高火灾分类的准确性和速度。结果显示与无硬件优化模型相比，分类速度提高了 13％，同时损失和准确性在原始值的 1.225％范围内。

    Jan, 2024

  • 自我训练引导的对抗域适应在热成像中的应用

    利用深度模型进行的大规模 RGB 图像数据集的训练已经取得了巨大成功。本文提出一种无监督领域自适应方法，该方法结合了光谱和热图像模态，通过自训练引导的对抗领域自适应方法促进了对目标领域更广义的表示学习。

    Jun, 2021

  • PST900: RGB-Thermal 校准、数据集和分割网络

    本文提出在语义分割中使用基于学习的技术并支持长波红外成像 (LWIR) 技术，解决了 RGB - 热成像相机校准和数据集问题并比较表明使用我们的方法可以获得最佳的结果。

    Sep, 2019